Detection and Tracking of Objects using Local Grid Maps based on Stereo Camera Data

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Thematik der Umfeldwahrnehmung für Fahrerassistenzsysteme. Die Modellierung des Fahrzeugumfelds adressiert unter anderem die Problematik der Detektion und Verfolgung von Umfeldobjekten mittels diverser Sensoren. Besonders anspruchsvoll ist der Einsatz intelligenter Fahrzeuge in städtischen Verkehrsszenarien. Die Methoden der gegenwärtigen Umfeldwahrnehmung, basierend auf fahrzeugtauglichen Sensoren, repräsentieren einzelne Verkehrsteilnehmer meist durch einfache geometrische Modelle. In vielen Fällen ist diese Art der Umfelderfassung für hochautomatisierte Fahrfunktionen Fahrerassistenzsysteme unzureichend. Demnach ist eine Verbesserung der Umfeldwahrnehmung notwendig, um einen Fortschritt für das hochautomatisierte Fahren durch Fahrerassistenzsysteme zu erzielen. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Kopplung modellbasierter mit modellfreien Methoden der Umfeldwahrnehmung. Ziel ist es, die Vorteile beider Methoden für eine verbesserte Objektbeschreibung zu nutzen. Das vorgestellte Konzept wird anhand von Daten eines Stereokamerasystems validiert. Neben der Schätzung der Objektzustände erfolgt eine detaillierte modellfreie Beschreibung der Objektkontur durch lokale Belegungskarten. Dabei sind Messungen in die objekt-spezifische Belegungskarte zu integrieren, die zur Aktualisierung des Objekts in der modellbasierten Objektverfolgung führen. Das Ergebnis stellt einen erhöhten Informationsgehalt der modellfreien Konturbeschreibung der Objekte gegenüber konventionellen geometrischen Formmodellen dar. Die Objektverfolgung mit objektlokalen Belegungskarten wirkt sich positiv auf die modellbasierte Zustandsschätzung der Objekte aus. Darüber hinaus ist dieses Konzept der Objektverfolgung vorteilhaft für die Integration fehlerhafter, durch ungünstige Messbedingungen hervorgerufene, Messungen.The work in hand deals with environment perception of advanced driver assistance systems. Modeling the vehicle environment has been a research topic for years. Among others, it addresses the problem of detecting and tracking objects using data from various onboard vehicle sensors. In particular, the use of intelligent vehicle in urban environment is very demanding and followed by high requirements. Methods of the present environment perception systems based on data from automotive sensors are modeling road users by means of simple geometries. In many cases, this approach of perceiving vehicle surroundings may be insufficient to fulfill the requirements of highly automated driving. Hence, an improvement of perception methods is necessary to make progress towards automated driving with advanced driver assistance systems. This work presents a novel approach of perceiving dynamic objects by combining model based and model free perception methods for object tracking. That concept takes advantages of both methods to improve the tracking process. The proposed concept is being validated using data from a stereo camera system that suits automotive requirements. Besides estimating the object state, a detailed and model free description of the object shape is being determined by means of local occupancy grid maps. Measurements that leads to an update of the model based object tracking will be integrated into the dedicated occupancy grid. That results in a model free and precise object contour containing more information than conventional geometric form models. The object tracking using local occupancy grid maps improves the Kalman filter based state estimation of objects. Furthermore, this concept shows advantages for integrating incorrect measurements being observed in bad measurement conditions

Auswirkungen der Wahrnehmung von Markierungskonstellationen auf das Fahrverhalten in Arbeitsstellen auf Bundesautobahnen

Diese Dissertation befasst sich mit der subjektiven Wahrnehmung und dem objektiven Fahr- und Blickverhalten in Abhängigkeit von der Markierungs-konstellation in Arbeitsstellen längerer Dauer (AlD) auf Bundesautobahnen (BAB). Gelbe Markierung zeigt in AlD die geänderte Verkehrsführung an. Die dauerhaft weiße Markierung wird meist aus Gründen der Wirtschaftlichkeit und des Bauablaufs nicht vor der Einrichtung von AlD entfernt bzw. bereits unmittelbar nach dem Ende der Arbeiten auf die Fahrbahn aufgebracht. Dadurch entstehen Markierungskonstellationen aus gelber und weißer Mar-kierung, die sich ungünstig auf das Fahrverhalten und dadurch auch auf die Verkehrssicherheit auswirken. Mit einem dreistufigen Untersuchungskonzept, bestehend aus einer Online-Befragung, Probandenfahrten mit einem Ver-suchsfahrzeug und mehreren Fahrsimulationen, wird die Wahrnehmung sowie das Fahr- und Blickverhalten in AlD auf BAB analysiert. In der Online-Befragung wird zwar angegeben, dass die Markierungskonstel-lation keinen Einfluss auf das Fahrverhalten hat, beim objektiv gemessenen Fahrverhalten wird jedoch ein Einfluss nachgewiesen: Liegt in der linken Hälfte des Fahrstreifens weiße ungültige Markierung, so wird weiter rechts gefahren. Weiße ungültige Markierung in der rechten Fahrstreifenhälfte führt dazu, dass weiter links gefahren wird. Je näher die weiße ungültige an der gelben gültigen Markierung liegt, desto größer ist deren Einfluss auf die Position im Fahrstreifen. Auch im Blickverhalten ist nachweisbar, dass die ungültige weiße Markierung häufiger fixiert wird als die gültige gelbe Markie-rung. Parallel zu unterschiedlichen Markierungskonstellationen wird auch die Wirkungsweise verschiedener für sich liegender Markierungen sowie von transportablen Schutzeinrichtungen erhoben. Die gewonnenen Erkenntnisse sind in einem Modellansatz zusammenge-führt, der es ermöglicht, in Abhängigkeit von den eingesetzten Arbeitsstellen-elementen die Position im Fahrstreifen abzuschätzen. Es besteht aber weite-rer Forschungsbedarf, um die genauen Einflussgrößen der Arbeitsstellenele-mente bestimmen und quantifizieren zu können. Liegt das Modell mit den wesentlichen Kenngrößen vor, kann bereits vor Einrichtung einer AlD die wahrscheinliche durchschnittliche laterale Position der Fahrzeuge ermittelt werden. Damit können Gefährdungspotenziale durch ungünstiges Fahrver-halten minimiert und ein Beitrag zur Verkehrssicherheit geleistet werden

Fahrerassistenzsysteme und intelligente Verkehrssteuerung: soziologische Analysen hoch automatisierter Verkehrssysteme

Inhaltsverzeichnis: Die Vision des autonomen Fahrens - Anja J. Lorenz, Ella Mouget: Die Genese der Vision des autonomen Fahrens (5-17). Rekonstruktion der Entwicklung ausgewählter Fahrerassistenzsysteme - Michael Sonderhüsken: Fahrerassistenzsysteme zur Unterstützung der aktiven Sicherheit in PKW (19-26); Anna Patricia Moik: Fahrerassistenzsysteme und "intelligenter" Straßenverkehr (27-40); Wen Qu: Innovationsmanagement und strategisches Vorgehen der Hersteller bei der Produktentwicklung von Fahrerassistenzsystemen in der Automobilindustrie (41-52). Rekonstruktion der Entwicklung von Konzepten und Modellen der "intelligenten" Verkehrssteuerung - Tobias Gerwin: Telematik-Konzepte (53-66); Jens Kroniger: Entstehung und Entwicklung erster Verkehrstelematik-Lösungen sowie Einsatz zentraler Verkehrstelematik-Konzepte (67-80); Fabian Lücke: Car2Car-Kommunikation (81-96); Markus Schröder: Das Satellitennavigationssystem Galileo (97-102)

Human Factors - Maßnahmen zur Erhöhung der Sicherheit im Verhalten von Straßenverkehrsteilnehmern an Bahnübergängen

Bahnübergänge sind besonders unfallträchtige Bereiche im ansonsten sehr sicheren Eisenbahnverkehr. Der Grund für Unfälle an diesen Kreuzungspunkten sind in der Regel Fehler der Straßenverkehrsteilnehmer. Es existieren allerdings kaum belastbare Befunde zu den psychologischen Hintergründen dieser Fehler. Überdies gibt es kaum Maßnahmen zur Sicherheitserhöhung an Bahnübergängen, die gezielt beim Erleben und Verhalten der Straßenverkehrsteilnehmer ansetzen. Vor diesem Hintergrund wurden zunächst Wissen und Informationsverarbeitungsprozesse von Straßenverkehrsteilnehmern in Bezug auf den Vorgang der Bahnübergangsüberquerung untersucht. In Untersuchung 1 wurde eine Befragung durchgeführt und festgestellt, dass ein Großteil der Befragten nur ein eingeschränktes Verständnis bahnübergangsbezogener Verkehrszeichen, insbesondere dem Andreaskreuz hatte. In Untersuchung 2 wurde eine Blickbewegungsmessung bei Autofahrern im Vorgang der Annäherung an einen nicht technisch gesicherten Bahnübergang durchgeführt. Es zeigte sich unter anderem, dass ein Großteil der Autofahrer keine aufmerksame Sichtprüfung der peripheren Bahnübergangsbereiche durchführte, um festzustellen ob ein Schienenfahrzeug herannaht. Mangelhafte Kenntnisse zur Bedeutung des Andreaskreuzes sowie das Unterlassen einer Sichtprüfung stellen Risiken für die sichere Überquerung nicht technisch gesicherter Bahnübergänge dar. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse wurden zwei Maßnahmen abgeleitet und untersucht, mit denen dem Unwissen und der Unaufmerksamkeit der Straßenverkehrsteilnehmer begegnet werden kann. In Untersuchung 3 wurde überprüft, ob es leichter ist Skripte zu anderen vorfahrtsbezogenen Verkehrszeichen abzurufen, die an Straßenkreuzungen vorkommen, als zum Andreaskreuz. In einem Wahlreaktionszeitexperiment zeigten sich unter anderem deutliche Verständnisvorteile in Bezug auf das Stoppschild gegenüber dem Andreaskreuz. Das Stoppschild könnte demnach eine sinnvolle Ergänzung des Andreaskreuzes an nicht technisch gesicherten Bahnübergängen sein, um dem Unverständnis vieler Straßenverkehrsteilnehmer zu begegnen. In Untersuchung 4 wurde die Erfindung PeriLight an einem nicht technisch gesicherten Bahnübergang in einem weiteren Fahrversuch mit Blickbewegungsmessung getestet. Die Erfindung besteht aus zwei Leuchteinheiten, die in den peripheren Bereichen links und rechts des Bahnübergangs platziert sind und stroboskopartige Lichtreize abgeben, wenn sich ein Autofahrer annähert. Mit PeriLight konnte im Vergleich zur Kontrollbedingung der Anteil der Versuchsteilnehmer deutlich erhöht werden, die im Vorgang der Bahnübergangsannäherung eine Sichtprüfung durchführten

Auswirkungen der Wahrnehmung von Markierungskonstellationen auf das Fahrverhalten in Arbeitsstellen auf Bundesautobahnen

Mit einem dreistufigen Untersuchungskonzept, bestehend aus einer Online-Befragung, Probandenfahrten mit einem Versuchsfahrzeug und mehreren Fahrsimulationen, wird die Wahrnehmung sowie das Fahr- und Blickverhalten in Arbeitsstellen längerer Dauer auf Bundesautobahnen analysiert. Die gewonnenen Erkenntnisse sind in einem Modellansatz zusammengeführt, der es ermöglicht, in Abhängigkeit von den eingesetzten Arbeitsstellenelementen die Position im Fahrstreifen abzuschätzen

Sichere Knotenpunkte für schwächere Verkehrsteilnehmer

SICHERE KNOTENPUNKTE FÜR SCHWÄCHERE VERKEHRSTEILNEHMER Sichere Knotenpunkte für schwächere Verkehrsteilnehmer (Rights reserved) ( -

Informationsfusion für die kooperative Umfeldwahrnehmung vernetzter Fahrzeuge

Kooperative Fahrzeugentscheidungen erfordern eine gemeinsame, konsistente Wahrnehmung. Dazu werden Fusionsmethoden für kommunizierte Eigen- und Umfeldinformationen entwickelt und erprobt. Die Registrierung in gemeinsame Koordinaten erfolgt nach Lokalisierung durch fusionierte GPS- und Koppelnavigationsdaten. Die dezentrale Fusion kombiniert rekursive Multi-Objekt-Verfolgung und gitterbasierte Karte. So können negative Sensorevidenzen beschrieben und Inkonsistenzen plausibilisiert werden

Fahrspurschätzung aus monokularen Bildfolgen für innerstädtische Fahrerassistenzanwendungen

Die Lage der Fahrspur vor dem eigenen Fahrzeug ist eine elementare Basisinformation für viele Assistenzfunktionen. Diese Arbeit behandelt die Frage, wie diese Information aus monokularen Bildfolgen innerstädtischer Verkehrsszenarien gewonnen werden kann. Aus grundlegenden Abbildungseigenschaften der Fahrspur wird ein modellbasierter Schätzer hergeleitet und anschließend im Versuchsfahrzeug realisiert. Anhand von Testfahrten wird die Leistungsfähigkeit des Verfahrens gezeigt und bewertet

Informationsfusion für die kooperative Umfeldwahrnehmung vernetzter Fahrzeuge

Kooperative Fahrzeugentscheidungen erfordern eine gemeinsame, konsistente Wahrnehmung. Dazu werden Fusionsmethoden für kommunizierte Eigen- und Umfeldinformationen entwickelt und erprobt. Die Registrierung in gemeinsame Koordinaten erfolgt nach Lokalisierung durch fusionierte GPS- und Koppelnavigationsdaten. Die dezentrale Fusion kombiniert rekursive Multi-Objekt-Verfolgung und gitterbasierte Karte. So können negative Sensorevidenzen beschrieben und Inkonsistenzen plausibilisiert werden